30 / 71 Kunstig intelligens
AMNYTT NR . 5 2023
Er AI relevant for prosessindustrien ? Og hvordan spiller no-code AI en rolle på veien til suksess ?
Prosessindustrien står overfor utfordringer som påvirker vekst og lønnsomhet . Utfordringene inkluderer økende energikostnader , økt konkurranse , og strenge regulatoriske krav . Det er tydelig for mange industrielle selskaper at de må finne nye måter å optimalisere prosessene og forbedre effektiviteten for å fortsette være konkurransedyktige .
Av Anna Olsson , Intelecy
Kan AI være en del av løsningen ? ChatGPT og OpenAI skaper overskrifter . ” Hypen ” rundt AI har vekket betydelig interesse rundt mulighetene og stadig flere selskap innen prosessindustrien har begynt å se at AI kan være en viktig brikke når det kommer til å løse industrielle utfordringer . Her er noen konkrete eksempler hvor prosessindustrien kan dra nytte av AI-baserte løsninger :
• Prosessoptimalisering : AI kan optimalisere komplekse produksjonsprosesser ved å analysere data fra sensorer , produksjonslinjer og andre kilder som laboratorietester . Operatører og prosessingeniører kan da for eksempel identifisere flaskehalser og foreta prosessjusteringer for å forbedre effektivitet og produktivitet .
• Kvalitetskontroll : AI kan analysere sanntidsdata og predikere prosessparametere slik at operatører kan gjøre prosessjusteringer eller stoppe produksjonen , noe som forhindrer produksjon av produkter som ikke oppfyller kvalitetskravene . Dette kan ha en betydelig innvirkning på reduserte kostnader og avfall .
• Energistyring : Å spå kortsiktig energibehov er utfordrende . Operatører har ofte en god forståelse av normale daglige og ukentlige variasjoner ; det er imidlertid mer komplisert å forstå om neste time vil ha høyere eller lavere etterspørsel enn ” normalt .” AI kan overvåke energiforbruksmønstre i sanntid og ved å identifisere muligheter for energisparing og effektivitetsforbedringer kan dette bidra til kostnadsbesparelser og mer bærekraftig produksjon .
• Prediktivt vedlikehold : AI kan analysere sensor data for å identifisere mønstre og indikatorer på mulige feil . Ved å forutsi vedlikeholdsbehov på forhånd kan selskaper unngå uplanlagt nedetid , redusere vedlikeholdskostnader og optimalisere bruken av ressurser .
• Minske kunnskapsgapet : Når erfarne arbeidstakere går av med pensjon , tar de med seg bransjespesifikk kunnskap , beste praksis og innsikter . Ved å analysere historisk og sanntids-data kan AI-applikasjoner gi mindre erfarne ansatte mulighet til å ta datadrevne beslutninger .